本書共分為9章，首先介紹了R軟件中處理時間序列數據的方法以及如何進行時間序列數據的可視化，然后介紹了ARIMA模型及其相關擴展形式的原理、建模方法和應用，以及GARCH模型、VAR模型、VARX模型等，最后介紹了基于機器學習的時間序列預測方法、混沌時間序列的概念與特性，并提供了2個綜合案例分析。